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World File Search System危害分析
确保日益自动化的航天器安全的考虑因素...
AGL 地上 AI 人工智能 ALIAS 机组人员 驾驶舱自动化系统 AMDP 抽象马尔可夫决策过程 AN 人工神经元 ANN 人工神经网络 ARIAS 日益自主系统的保证推理 ARL 保证强化学习 ASRS 航空安全报告系统 AT 航空运输 ATC 空中交通管制 ATIS 机场塔台信息服务 BRGA 商务、区域和通用航空 CAE 索赔-论据-证据 COTS 商用现货 CRM 机组资源管理 CTM 机组任务管理 CWA 认知工作分析 DAL 设计保证级别 DARPA 国防高级研究计划局 EA 企业架构师 EFB 电子飞行包 EGPWS 增强型近地警告系统 FAA 联邦航空管理局 FHA 功能危害分析 FL 飞行高度 FMEA 故障模式及影响分析 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 FPM 飞行路径管理 FTA故障树分析 GPWS 近地警告系统 GSN 目标结构符号 HITL 人机交互 IA 高度自主 IAS 智能自动驾驶系统
确保日益自动化的安全性的考虑因素...
AGL 地上 AI 人工智能 ALIAS 机组人员 驾驶舱自动化系统 AMDP 抽象马尔可夫决策过程 AN 人工神经元 ANN 人工神经网络 ARIAS 日益自主系统的保证推理 ARL 保证强化学习 ASRS 航空安全报告系统 AT 航空运输 ATC 空中交通管制 ATIS 机场塔台信息服务 BRGA 商务、区域和通用航空 CAE 索赔-论据-证据 COTS 商用现货 CRM 机组资源管理 CTM 机组任务管理 CWA 认知工作分析 DAL 设计保证级别 DARPA 国防高级研究计划局 EA 企业架构师 EFB 电子飞行包 EGPWS 增强型近地警告系统 FAA 联邦航空管理局 FHA 功能危害分析 FL 飞行高度 FMEA 故障模式及影响分析 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 FPM 飞行路径管理 FTA故障树分析 GPWS 近地警告系统 GSN 目标结构符号 HITL 人机交互 IA 高度自主 IAS 智能自动驾驶系统
Nataliya Yakymets、Julho Y. Munoz、Agnes Lanusse。基于模型的安全分析的Sophia框架。 IMDR-第 19 届风险管理与操作安全大会，2014 年 10 月，法国第戎。 “cea-01810452”
1. 目标关键系统必须满足认证标准的高水平要求。后者主张将流程组织成危害分析[1][2]和初步风险分析[3]等主要步骤，并建议使用经典方法，如故障模式和影响分析 (FMEA)[4]、故障树分析 (FTA)[5]或事件树等。然而，这些方法为安全工程师所熟知，但实施起来却十分麻烦，并且越来越不能适应系统复杂性的增长以及相关行业激烈的竞争所带来的时间限制。有必要使用合适的工具来支持分析活动，最重要的是更接近设计过程。在这种背景下，利用模型驱动工程（IDM 或 MBSE）领域的进步，通过与系统建模环境的精细耦合来实施合作安全评估策略 1（安全评估或 SA）可能会非常有趣。我们提出了 Sophia，这是一个专用于安全分析的建模和分析环境，与 Papyrus 系统建模工具紧密结合。它允许利用 SysML [7] 提供的不同建模方面，并集成互补功能来进行本文其余部分描述的 FTA 和 FMEA 分析。
制定建筑水管理计划
有效的水管理计划 (WMP) 应用危害分析和关键控制点 (HACCP) 原则来有效控制军团菌。HACCP 流程旨在识别建筑物供水系统中可能为军团菌生长创造条件的潜在危害，并制定操作和维护程序以防止或消除这些潜在危险情况或将其降低到可接受的水平。HACCP 方法在考虑建筑物的场地特定特征时最有价值。要实施 HACCP 计划，您的 WMP 必须包括：• 建筑物供水系统的详细描述：解决系统中可饮用和非饮用组件的问题。问问自己：建筑物供水系统的主要特征是什么，水如何流过它们并流经整个建筑物？• 潜在危害评估：识别可能导致水质不佳和其他允许军团菌生长的条件的危害。问问自己：建筑物供水系统的哪些部分是脆弱的，可能促进军团菌生长？ • 风险评估和风险管理计划：评估每个已识别危险的风险等级，并制定治疗和应对计划和时间表以控制每个风险。问问自己：我将使用什么手段和方法来控制风险？
Paul M. Blanch PE 能源顾问
“我指示该机构的高级职业公务员、运营执行总监立即做两件事。第一是评估检查员报告中发现的问题是否应导致印第安角立即采取监管措施。这需要非常迅速地完成。”这是一个准确的声明，但它具有误导性。此声明是在收到 NRC 运营执行总监玛格丽特·多恩于 2020 年 2 月 26 日致全体委员的一封信后发表的。多恩女士的内部信件证明了“无需立即采取监管行动”的决心。这种“印第安角不立即采取监管措施”的理由主要基于“联邦紧急事务管理局 (FEMA)《化学危害分析程序手册》附录 F 1989-626-095-10575，1989”这份已有 30 年历史的参考文件似乎继续试图提供预期结果，并再次使用“逆向工程”来获得预期结果。这种“逆向工程”是 OIG 报告中发现的一个主要缺陷。再次，NRC 正在指导新提出的研究结果。
Eurofusion Materials的演示属性手册...
开发了特定材料数据库和手册，用于欧盟 - 欧盟内部组件的工程设计，是通过设计评估结构完整性的重要要求。对于基线内部材料，包括Eurfoer97，Cucrzr，Tungsten以及介电和光学材料，在工程数据和设计集成的Eurofusion材料工作包中，这种开发已经进行了几年。目前，数据库不足以确保可靠的工程设计和安全性或危害分析，并且在既定的核法规中尚不存在。在本文中，提供了有关关键官员材料的欧盟数据库和手册的当前状态。这包括为获得原始数据，筛选程序和数据存储所采取的实用步骤，以确保质量和出处。我们讨论了如何利用此过程来制作有关Eurofer97的材料手册章节，以及Cucrzr和Tungsten数据积累的关键挑战，计划的缓解以及这对结构设计的影响。最后，概述了我们制定材料数据库和手册的策略的关键要素和方法，包括概念，以适应稀疏照射材料数据以及链接到欧盟 - 大门工程设计标准的链接。
FDM 11-45 影响几何设计的其他元素
10.3 路边危险分析与处理 路边危险分析与处理的程度将取决于改进策略。以下为各种策略提供了指导。在确定改进的道路典型横截面和路面结构需求时，不要降低现有道路走廊沿线的路边安全性。路面表面高程增加应仅限于现有前坡或其他横截面特征（例如路肩坡度和宽度）可以在设计标准的所需范围内改变的程度。所有延续和许多修复改进项目的前坡调整都将限制在现有路基路肩点（即路肩前坡）内。路边危险包括陡峭的道路前坡和设施沿线的固定物体，如 FDM 11-45-20 中进一步所述。如果需要实施较低范围的路肩宽度和横坡，请遵守 FDM 11-40 下的延续和修复指导及其设计灵活性。如果采取了对策，请在最终范围认证 (FSC) 中提供文件。请参阅 FDM 11-4-3 了解 FSC 指南。对于所有改进项目，请在 DSR 中记录最终决策和结果以及路边危害分析和处理。
能力目标 (CO) - 陆军安全
陆军安全与职业健康管理系统 (ASOHMS) 简介 陆军正在通过实施 ASOHMS 来现代化其安全与职业健康 (SOH) 方法。ASOHMS 为陆军组织提供了一个框架，以系统地管理 SOH 计划，这将增强任务能力，减少与安全和职业健康相关的事故，并通过有效的风险管理提高人员准备程度。组织使用风险管理来确定其 SOHMS 的需求。实施 ASOHMS 可确保危害和风险控制经过深思熟虑并与相应的风险水平相适应，同时保持有效的控制并最终支持组织的任务准备。ASOHMS 框架由六个不同的能力目标 (CO) 组成，包括 48 个可衡量的标准要素：1) 领导参与和人员/士兵准备；2) 事故、事件、疾病报告和调查； 3) 培训和推广；4) 进行检查和评估；5) 进行危害分析并制定对策；6) 健康保护和准备。陆军组织通过三个成熟度阶段逐步实施 ASOHMS：文档、实施和执行以及维持和持续改进。成功完成综合成熟度评估（星级评估）将使组织获得“陆军 SOH 之星”的认可。利用 ASOHMS 直接支持我们随时随地部署、战斗并果断赢得任何对手的能力。
人工智能研究的 X-Risk 分析
人工智能 (AI) 有可能极大地改善社会，但与任何强大的技术一样，它也伴随着更高的风险和责任。当前的人工智能研究缺乏对如何管理人工智能系统的长尾风险（包括推测性的长期风险）的系统讨论。考虑到人工智能的潜在好处，有人担心构建更加智能和强大的人工智能系统最终可能会导致比我们更强大的系统；有人说这就像玩火，并推测这可能会带来生存风险（x-风险）。为了提高准确性并为这些讨论提供依据，我们提供了如何分析人工智能 x-风险的指南，该指南由三部分组成：首先，我们回顾如何使当今的系统更安全，借鉴危害分析和系统安全中经过时间考验的概念，这些概念旨在引导大型流程朝着更安全的方向发展。接下来，我们讨论对未来系统安全产生长期影响的策略。最后，我们讨论通过改善安全性和一般能力之间的平衡来使人工智能系统更安全的关键概念。我们希望本文档以及所提出的概念和工具能够成为理解如何分析 AI x-risk 的有用指南。
为低水分准备建立卫生计划 -
本指南旨在帮助低摩斯，即食（LMRTE）人类食品（“ You”）的制造商/处理器2符合21 CFR Part 117 3（第117部分）。必须根据第117部分的要求生产的制造/加工LMRTE食品的示例包括婴儿配方奶粉（PIF），花生酱，坚果奶酪，粉状饮料混合物，巧克力，粉状和糊状的巧克力和糊状食品和糊状食品，加工的树坚果，牛奶粉，奶油粉，奶油，奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油，奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油，奶油奶油和饼干，奶油奶油和奶油奶油，奶油奶油，奶油奶油和奶油奶油，奶油酱。本指南还旨在帮助PIF的制造商/处理器遵守21 CFR第106 4部分（第106部分）。5本指南中的建议可以帮助LMRTE食品的制造商/处理器符合当前良好制造实践（CGMP），危害分析和基于风险的预防控制的要求，以确保为这些食物提供安全和卫生的食物供应。